Як штучний інтелект може вплинути на ланцюги постачання та логістику
Використання штучного інтелекту в ланцюгах постачання
Різноманітні галузі приймають використання ШІ через його трансформаційний потенціал.
У контексті ланцюгів постачання та логістики багато компаній досліджують рішення на основі ШІ, щоб підвищити ефективність своїх робочих процесів і подолати складнощі, пов’язані з управлінням переміщенням товарів від виробників до кінцевого споживача.
Як зазначено у звіті 2021 року компанії Gartner, яка займається дослідженнями та аналізом даних, 50% організацій у сфері ланцюгів постачання планують інвестувати у додатки ШІ та аналітики до 2024 року.
Розглядаючи початок цієї тенденції, потреба у штучному інтелекті в ланцюгах постачання значно зросла у 2020 році через пандемію COVID-19. Початок епідемії створив безпрецедентні виклики для організацій ланцюгів постачання по всьому світу, коли світова економічна криза порушила функціонування економік, паралізувала виробництва та призвела до нестабільної поведінки споживачів.
Стрімкий розвиток подій залишив багатьох операторів ланцюгів постачання зіткнутими з безпрецедентним рівнем невизначеності, оскільки традиційні моделі управління виявилися недостатніми, щоб подолати масштаб і складність порушень.
Ця проблема змусила організації шукати більш інноваційні інструменти та технології. Значна кількість із них звернулася до рішень на основі ШІ завдяки перевагам цієї технології.
Поліпшення прогнозування попиту за допомогою аналітичних рішень ШІ
Прогнозування попиту підвищує передбачуваність і планування ресурсів, що, у свою чергу, допомагає організаціям у сфері ланцюгів постачання та логістики підтримувати тонкий баланс між попитом і пропозицією.
Технологія ШІ відмінно підходить для прогнозування попиту, отримуючи аналітичні дані з великих обсягів інформації. Деякі інструменти великих даних та штучних нейронних мереж розроблені для застосування моделей науки про дані, отримуючи відповідну інформацію з численних джерел, таких як минулі продажі, транзакції клієнтів, згадки у соцмережах та актуальні економічні індикатори.
Окрім цього, ці інструменти можуть сприяти кращій співпраці між партнерами по ланцюгу постачання, дозволяючи ділитися прогнозними даними щодо попиту з постачальниками. Такі можливості допомагають компаніям оптимізувати розклади виробництва та плани доставки, створюючи гармонізовану систему ланцюга постачання. Це допомагає організаціям оперативно реагувати на коливання попиту.
Вищий рівень передбачуваності також дозволяє компаніям мінімізувати дефіцит запасів, оптимізувати рівень інвентаризації та скорочувати надмірні запаси, що призводить до кращого управління запасами, значної економії коштів та підвищення задоволеності клієнтів.
Використання ШІ для автоматизації складів
Роботи на основі ШІ дедалі частіше використовуються на складах у ланцюгах постачання та логістиці для автоматизації низки завдань, зокрема збору, пакування та поповнення запасів.
Автономні мобільні роботи (AMRs) стають популярним інструментом, який використовується на складах ланцюгів постачання у всьому світі. Це пов’язано з тим, що вони можуть працювати автономно без значного втручання чи допомоги людини. Завдяки інтеграції ШІ та передових технологій, таких як машинне навчання, комп’ютерний зір і сенсорна інтеграція, ці роботи успішно виконують складні завдання.
Крім того, AMRs здатні адаптуватися до змін конфігурації складів і вимог до операцій. У середовищах, де роботи на основі ШІ можуть працювати поруч із людьми, така синергія дозволяє людям фокусуватися на складніших завданнях, що потребують творчого підходу та навичок вирішення проблем, тоді як роботи виконують рутинні й монотонні завдання.
Подібні динамічні партнерства мають потенціал максимально підвищити продуктивність персоналу і покращити загальну ефективність операцій на складах у сфері ланцюгів постачання та логістики.
Штучний інтелект для контролю якості
Поява сенсорів, що працюють на основі ШІ, та аналітичних інструментів революціонізувала контроль якості в компаніях з ланцюга постачання та логістики. Технології ШІ можуть в реальному часі відстежувати якість продуктів та виявляти дефекти, гарантуючи високу якість продукції перед її передачею клієнтам.
Деякі сенсори, наприклад, здатні виявляти подряпини, тріщини чи вм’ятини на продукції, тоді як інші перевіряють наявність некоректних маркувань чи відсутніх компонентів. Деякі предиктивні моделі ШІ також застосовуються для оцінки використання продуктів і складання рекомендованих графіків обслуговування на основі тенденцій використання.
У сфері транспорту, сенсори на основі ШІ можуть застосовуватися для моніторингу стану продукції. Зокрема, ШІ у сенсорах Інтернету речей (IoT) можна використовувати для відстеження змін температури чи вологості, що гарантує дотримання умов для зберігання швидкопсувних товарів.
Імплементуючи сенсори на основі ШІ на всіх етапах процесів у ланцюзі постачання та логістиці, компанії можуть гарантувати, що до кінцевого споживача потрапляє лише продукція високої якості. Це не тільки підвищує рівень задоволеності клієнтів, але й захищає репутацію брендів.
Штучний інтелект може оптимізувати процеси закупівлі
ШІ має величезний потенціал у революціонізації процесів закупівель через автоматизацію багатьох рутинних завдань. Наприклад, ШІ може автоматизувати обробку рахунків, допомагаючи компаніям перевіряти дані рахунку.
Крім того, ШІ може попереджати менеджерів із закупівель про прострочені рахунки, гарантуючи їх своєчасну обробку. Окрім цього, ШІ може створювати замовлення на закупівлі та контролювати їх прогрес. Такий рівень автоматизації, ймовірно, суттєво скоротить затрати часу та зусиль на ці завдання.
Додатково до функцій, пов’язаних із рахунками, ШІ може аналізувати минулі дані, виявляти патерни та тенденції, що свідчать про потенційні ризики чи проблеми у процесах закупівель. Наприклад, ШІ може допомогти виявити недоліки у роботі постачальників чи порушення вимог відповідності. Такий підхід дозволяє заздалегідь уникати проблемних ситуацій та покращувати оптимізацію процесів.
Деякі компанії вже використовують потужність ШІ та технології блокчейн для створення більш безпечних і прозорих систем децентралізованих баз даних для закупівель.
Застосування ШІ у ланцюгах постачання та логістиці для покращення клієнтського досвіду
ШІ має потенціал трансформувати обслуговування клієнтів у галузі ланцюгів постачання та логістики різними способами.
Одним із таких способів є можливість відслідковувати замовлення в режимі реального часу. Ця функція дозволяє клієнтам бути в курсі статусу та місцезнаходження їхніх відправлень, забезпечуючи прозорість і спокій.
Крім того, рішення на основі обробки природної мови (NLP) можуть автоматизувати завдання обслуговування клієнтів, знижуючи навантаження на людських представників. Наприклад, ШІ може відповідати на поширені запитання (FAQ), залишаючи людських агентів для опрацювання складніших завдань, що потребують експертних знань.
Ці можливості не лише покращують час відповіді на запити клієнтів, але й підвищують загальну задоволеність клієнтів.
ШІ у транспортному менеджменті та оптимізації маршрутів
У сфері ланцюгів постачання та логістики ШІ можна використовувати для аналізу даних і визначення оптимальних транспортних маршрутів.
Рішення на основі ШІ можуть використовувати дані в режимі реального часу, такі як чинні дорожні умови або погодні показники, щоб визначити найефективніші маршрути для доставки. Такі можливості допомагають мінімізувати незручності, зумовлені, наприклад, заторами, особливо у години пік, скорочуючи час доставки.
Очікується, що ШІ також вплине на галузь іншими способами. Наприклад, аналітики прогнозують, що використання автономних вантажівок, які працюють на основі цієї технології, зросте в найближчому майбутньому. Ця трансформація відбуватиметься внаслідок стрімкого розвитку технології, зростаючого попиту на перевезення вантажів і дефіциту кваліфікованих водіїв вантажівок.
Звісно, складно точно визначити, коли автономні вантажівки стануть масовим явищем, оскільки перед масовим впровадженням необхідно буде встановити високі стандарти безпеки.
Майбутнє ШІ в ланцюгах постачання та логістиці
ШІ має потенціал революціонізувати галузі ланцюгів постачання та логістики, підвищуючи ефективність і скорочуючи операційні витрати.
Використання ШІ в ланцюгах постачання та логістиці має потенціал докорінно змінити спосіб розподілу, обробки і транспортування товарів у майбутньому. Автоматизація, прогнозна аналітика та інші технології на основі ШІ здатні оптимізувати значну кількість процесів, пов’язаних із ланцюгом постачання.
Ці зміни можуть призвести до покращеного прогнозування попиту, відстеження відвантажень у режимі реального часу та оптимізації маршрутів транспортних засобів, а також до вдосконаленого управління запасами.
Крім того, ШІ може знизити витрати на експлуатацію, ідентифікувати неефективності та підвищити загальну оперативність у реакції на запити клієнтів. Інтеграція ШІ до операцій у сфері ланцюгів постачання й логістики обіцяє підвищення ефективності, зменшення відходів і краще реагування на мінливі тенденції сучасного ринку.
